IEEE10机39节点PSASP机电仿真模型，模型参数与标准参数一致，可扩展性强

1、利用数据报套接字编写回射服务器和客户端。
2、使用类的形式封装服务器和客户端的网络功能框架，提高程序的适用性。
3、在编程框架的基础上扩展程序功能，测试网络丢包率。

||||VidGear是一种高性能的视频处理Python库，它提供了一个易于使用的，高度可扩展，多线程+ASYNCIO框架之上许多国家的最先进的专业像库，，，，，，，和的后端，使我们能够灵活利用它们的内部参数和方法，同时静默提供强大的错误处理和无与伦比的实时性能。
VidGear主要专注于简单性，因此使程序员和软件开发人员只需几行代码即可轻松集成和执行复杂视频处理任务。
以下功能框图清楚地描述了VidGearAPI的通用功能：目录TL;DR什么是vidgear？“VidGear是一个高性能框架，为使用python构建复杂的实时媒体应用程序

Delphi实现的环形缓冲区，有详细的注释说明和示意图,请大家给提出更为高效，简单的改进意见。
添加可以自动扩展大小的功能

这段代码是帮同事写的，解决穷举数组中的所有可能的排列结果，然后通过改结果暴力破解密码，产生一个系统的密码库。
数组就是通常意义上的密码字典，可以适当扩展自由定义

1.构件：是指语义完整，语法正确和有可重用价值的单位软件，是软件重用过程中可以明确辨识的系统；
结构上，它是语义描述通信接口和实现代码的复合体。
2.构件模型：是对构件本质特征的抽象描述。
3.构件组装：是指将库中的构件经适当修改后相互连接，或者将它们与当前开发项目中的软件元素相连接，最终构成新的目标软件。
4.软件体系结构：HayesRoth认为软件体系结构是一个抽象的系统规范，主要包括用其行为来描述的功能构件和构件之间的相互连接、接口和关系。
5.面向服务体系结构（SOA）：本质上是服务的集合，服务间彼此通信，这种通信可能是简单地数据传送，也可能是两个或更多的服务协调进行某些活动。
6.可靠性：是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统特性的基本能力。
7.可修改性：是指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
通常以某些具体的变更为基准，通过考察这些变更的代价衡量可修改性。
可修改性包括：可维护性、可扩展性、结构重组、可移植性。
8.敏感点：是一个或多个构件（和/或构件之间的关系）的特性。
9.权衡点：是影响多个质量属性的特性，是多个质量属性的敏感点。
10.软件产品线：就是在一个公共的软件资源集合基础上建立起来的共享同一个特性集合的系统集合。
11.框架：是封装了特定应用族抽象设计的抽象类的集合，框架又是一个模板，关键的方法和其他细节在框架实例中实现。

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

《Scrum敏捷项目管理》探索Scrum的每一方面，包括科学原理、全新的项目角色及责任、ScrumMaster、产品负责人、如何有效管理未知因素和不断变化的产品需求、如何结束混乱、如何计划和报告、及如何扩展项目团队规模等，并着重于如何驱动项目以实现最高的投资回报。
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在matlab环境下综合m文件和仿真库simulink实现伪随机m序列的产生，也可进行扩展。

第一部分jQuery入门1第1章jQuery介绍3第二部分jQuery核心19第2章选择元素21第3章操作jQuery集合47第4章使用特性、属性和数据71第5章使用jQuery操作页面90第6章事件本质122第7章DVD光盘定位器156第8章使用动画与特效171第9章jQuery工具函数操作DOM203第10章使用Ajax与服务器交互236第11章demo:Ajax驱动的联系方式表单272第三部分高级主题285第12章jQuery扩展插件287第13章使用Deferred避免回调地狱322第14章使用QUnit进行单元测试347第15章jQuery大型项目开发373

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。